基于集成学习的人脸特征提取及识别应用研究

摘要

随着人工智能、科学信息技术的发展、国家安全和人民生活需要，人脸识别技术获得广泛关注并取得长足发展，是目前模式识别和计算机视觉领域的研究热点之一。由于人脸姿态、光照、表情、年龄及小样本等的影响，使人脸识别具有较高挑战性，很多情况下还不能满足需求，如何提取鲁棒的、分类性强的人脸特征及识别还需要进行持续研究。本文主要针对人脸识别的小样本问题，利用集成学习具有增强识别算法泛化能力的特点，进行人脸特征提取及识别研究以增强算法识别性能。具体研究工作如下： (1)提出了一种集成改进加速稳健特征的子空间人脸识别方法。针对SURF算法在特征匹配中会出现误匹配等问题，利用AAM的形状模型进行改进，由此获取人脸图像的局部特征；然后根据集成学习中将不同学习模型进行组合的思想，将提取的局部特征与人脸图像的全局PCA特征进行集成，获得包含全局和局部的人脸特征，并用于匹配识别；最后在ORL人脸库和FERET人脸库上进行实验验证了其识别性能，并与其他经典算法相比其识别率都有不同程度提高。 (2)实现了一种多特征集成的人脸识别方法。为了更全面地提取和描述人脸的特征，对人脸图像分别提取全局PCA特征、局部LBP特征和可以获取图像上下文摘要的GIST特征；根据集成学习通过改变样本集来提高算法泛化能力的思想，将图像进行高斯下采样处理，并在每种尺度下分别进行三种特征提取，然后利用多数投票法进行集成；最后分别在ORL和FERET人脸库上进行了实验，证明其识别性能得到提高。 (3)针对深度学习的卷积神经网络模型在人脸识别中可以自主学习人脸特征、不需要人为设计，但需要大量样本的训练，在小样本情况下其识别性能严重下降，为此提出了一种集成深度学习的人脸识别方法。首先对人脸图像进行尺度变换，形成十种不同尺度图像，然后在每一种尺度下分别训练传统的卷积神经网络，接着依据集成学习的Stacking思想将每个网络输出层的输出概率值作为元特征训练一个BP神经网络，从而获得最终识别结果，最后该方法在ORL人脸库上进行了实验，结果说明了在小样本情况下该方法比传统卷积神经网络的性能优越。

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摘 要

ABSTRACT

绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 人脸识别发展历史及国内外研究现状

1.2.1 人脸识别发展历史

1.2.2 人脸识别国内外研究现状

1.3 人脸识别主要难点

1.4 本文主要研究内容及章节安排

1.4.1 主要研究内容

1.4.2 章节安排

人脸识别相关技术概述

2.1 人脸识别系统

2.1.1 图像预处理

2.1.2 主流人脸检测算法

2.1.3 主流人脸识别算法

2.1.4 常用人脸数据库

2.2 集成学习

2.2.1 基分类器的生成方法

2.2.2 集成学习结合策略

2.2.3 集成学习的作用

2.3 本章小结

集成加速稳健特征的子空间人脸识别

3.1 SURF原理

3.1.1 SURF特征点检测

3.1.2 SURF特征点描述

3.2 改进的SURF

3.3 全局PCA特征的提取识别原理

3.4 集成改进加速稳健特征的子空间人脸识别方法

3.5 实验过程及结果分析

3.5.1 特征点提取结果分析

3.5.2 识别结果分析

3.6 本章小结

多特征集成的人脸识别

4.1 多特征集成的人脸识别原理

4.1.1 基于LBP的人脸识别算法

4.1.2 基于GIST的人脸识别算法

4.1.3 多特征集成原理

4.2 实验过程及结果分析

4.2.1 实验一

4.2.2 实验二

4.2.3 实验三

4.2.4 结论

4.3 本章小结

集成深度学习的人脸识别

5.1 深度学习发展及概述

5.2 BP神经网络的原理

5.3 卷积神经网络(CNN)的原理

5.3.1 卷积层

5.3.2 池化层

5.3.3 SoftMax层

5.4 集成深度学习的人脸识别方法

5.5 实验过程及结果分析

5.5.1 实验一

5.5.2 实验二

5.6 本章小结

总结和展望

本文研究工作总结

展望

参考文献

致 谢

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